元學習在機器學習的應用

元學習透過優化學習演算法和辨識表現最佳的演算法幫助機器學習演算法克服挑戰。

元學習、元分類器和元回歸

#機器學習中的元分類器

#元分類器在機器學習中屬於一種元學習演算法，用於分類預測建模任務。它利用其他分類器預測的結果作為特徵，最終選擇其中的一個作為最終預測結果。

元迴歸

元迴歸是一種用於迴歸預測建模任務的元學習演算法。它利用迴歸分析來組合、比較和綜合幾項研究的研究結果，同時調整可用協變數對反應變數的影響。元迴歸分析旨在調和相互矛盾的研究或證實彼此一致的研究。

元學習中使用了哪些技巧？

以下是一些在元學習中使用的方法：

• #度量學習

這是指學習用於預測的度量空間。它在少樣本分類任務中提供了良好的結果。度量學習的主要想法與最近鄰演算法（k-NN分類器和k-means聚類）非常相似。

• 與模型無關的元學習(MAML)

#在MAML中，使用範例對神經網路進行訓練，以使模型以更快的速度適應新任務。它是一種通用優化和與任務無關的演算法，用於訓練模型的參數，以便透過少量梯度更新進行快速學習。

• 遞歸神經網路(RNN)

#循環神經網路是一種人工智慧。它們擅長處理順序資料或時間序列資料的問題。通常會發現它們用於語言翻譯、語音識別和手寫識別任務。

在元學習，RNN演算法被用作創建循環模型的替代方法，該模型能夠從資料集中按順序收集資料並將這些資料作為新輸入進行處理。

• 堆疊或堆疊泛化

#堆疊是整合學習的子領域，用於元學習模型。監督學習和無監督學習都從堆疊中獲得優勢。堆疊所涉及的過程：使用可用資料訓練學習演算法，建立組合器演算法以組合學習演算法的預測，使用組合器演算法進行最終預測。

• 卷積連體神經網路

#卷積連體神經網路由兩個孿生網路組成。他們的輸出使用函數在頂部聯合訓練，以了解輸入資料樣本對之間的關係。孿生網路共享相同的權重和網路參數。它們指的是相同的嵌入網絡，該網絡學習有效的嵌入以揭示數據點對之間的關係。

• 匹配網路

#符合網路為任何小的支援集學習分類器。分類器使用特定測試範例定義輸出標籤的機率分佈。它本質上將一個小的標記支援集和一個未標記的範例映射到其標籤，從而無需進行微調以適應新的類別類型。

• LSTM元學習器

#LSTM元學習演算法可以找到精確的最佳化演算法，用於在少樣本機制中訓練另一個學習者神經網路分類器。參數化使其可以學習適當的參數更新，專門針對將進行一定數量的更新的場景。它甚至可以學習學習器網路的一般初始化，以實現訓練的快速收斂。

以上是元學習在機器學習的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！